Midjourney深度探索:玩转AI绘画的艺术与技术,顺便搞懂API那点事儿
在人工智能(AI)绘画这股浪潮里,Midjourney绝对是个响当当的名字。但它不仅仅是个工具那么简单,更像一个充满活力的独立研究实验室,总想着用新点子拓宽我们的思维边界,点燃我们脑海里的想象火花。这篇文章,就是你的Midjourney深度游向导:从它是怎么工作的、有啥看家本领、一路怎么升级打怪过来的,到怎么写好“咒语”(提示词)画出神图,甚至还会手把手带你看看怎么(非官方地)拿到和使用API密钥。最后,咱们再一起畅想一下,这玩意儿在未来能玩出什么新花样。
简单说,Midjourney是一家挺酷的AI研究团队,他们的目标是探索思想表达的新玩法,顺便帮我们把想象力的天花板再往上捅捅。他们最出名的成果,就是那个强到没朋友的AI图像生成器。你只要动动嘴皮子(或者敲敲键盘),给它一些文字提示(行话叫Prompts),它就能嗖嗖地给你变出各种各样、美到冒泡的图片。这个实验室特别关注怎么把设计、人类基础设施和AI这三者捏到一块儿,立志要当人类创造力的“催化剂”。别看他们团队小,但能量大,自给自足,凭着独特的技术和热闹的社群玩法,在AI生成内容(AIGC)这片江湖里迅速闯出了名堂。
Midjourney的当家的是David Holz,他之前也是Leap Motion的联合创始人,在人机交互这块儿可是个老江湖了。故事得从2022年3月14日说起,那天Midjourney的Discord服务器悄没声儿地上线了,一开始是想让大伙儿传点高质量照片,好训练他们的系统。到了同年7月12日,公测版(Open Beta)一放出来,立马就在全球用户圈里炸开了锅。
Midjourney的用户涨得那叫一个快,上线才半年,用户就破百万了。各路数据显示,他们Discord服务器的注册用户已经飙到了1926万到2077万,每天在线的活跃用户少说也有一两百万。更牛的是,Midjourney没拿过一分钱风险投资,但年收入估计已经有2.5亿到3亿美元了。这成绩单背后,除了产品自己争气,也少不了那些星光熠熠的顾问团撑腰,比如苹果、AMD、特斯拉、英特尔的前高管Jim Keller,GitHub的前CEO Nat Friedman,Second Life的创始人Philip Rosedale,还有Avid Technology的创始人Bill Warner这些业界大佬。
Midjourney能火,不是偶然。它画出来的图,风格独树一帜;用起来门槛也不算太高(一开始主要靠Discord);再加上围绕它形成的那个活跃社区,简直让人欲罢不能。用户不光能自己画图,还能在社区里交流心得、学技巧、碰撞灵感。这种自己养活自己,还有顶级顾问保驾护航的模式,也说明了Midjourney不像是那种想捞一笔快钱就被人收购的主儿,人家眼光长远着呢,想的是持续的技术创新和更远大的未来。
Midjourney主要是通过它在Discord平台上的机器人(Bot)跟咱们打交道。我们只要输入以/imagine
开头的指令和文字提示,就能开始“施法”了。它背后那套“魔法”,离不开高大上的机器学习算法,特别是那个鼎鼎大名的扩散模型(Diffusion Models)。
扩散模型这玩意儿到底怎么回事? 说白了,扩散模型的工作原理,就像一个“反向工程”版的“点石成金”。首先,模型学习怎么一步步给一张清晰的图片加上噪点,直到它彻底变成一团随机的“雪花”(这是正向过程,也叫“加噪”)。然后,模型再学习这个过程的“解药”:从一堆随机噪点开始,根据你给的文字提示,逐步把噪点去掉,最终“打磨”出一张清晰、具体的全新图像(这是反向过程,也叫“去噪”)。正是这个一步步去噪、精雕细琢的过程,让模型能生成细节爆表、又特别符合咱们要求的图片。
除了扩散模型,Midjourney还用上了**自然语言处理(NLP)**技术,来理解和分析我们输入的那些天马行空的文字提示,把它们翻译成机器能“听懂”的指令,好指导图像的生成。
Midjourney之所以这么特别,一个重要原因是它天生就能给图片赋予一种独特的艺术美感,很多作品瞅着就像是精心画出来的。无论是在颜色搭配、光影处理,还是在细节的清晰度和构图的平衡感(比如对称性或者透视的运用)上,Midjourney都玩得相当溜。正是这种对“美”的执着,让它在一堆AI绘画工具里显得那么与众不同。
Midjourney的成功,不光是因为它用了什么牛X的基础算法(比如扩散模型),更关键的是它对模型的精心调校、对训练数据的精挑细选,以及对艺术美学那种独特的理解和偏爱。这些东西加起来,才构成了它独有的“艺术滤镜”或者说“秘密武器”,让它生成的图片自带一种迷人的艺术范儿。一开始,它完全依赖Discord当操作界面,这对一些不常用Discord的朋友来说确实有点儿不方便,但也正因为这样,它迅速搞起来一个超大而且互动超强的用户社群。这个社群不光是灵感的碰撞池,也为Midjourney早期的成长和功能迭代提供了源源不断的宝贵意见。
起初,Midjourney的大本营主要在Discord。你得先加入它的官方Discord服务器,然后在特定的频道(比如给新手准备的“newbies”频道)或者跟Midjourney Bot私聊的时候,敲指令来画图。这种方式对Discord老司机来说可能挺顺手,但也确实给不少新朋友设了道坎儿。
不过这几年,Midjourney明显在努力打造它的官方网站(midjourney.com),想把它变成一个功能更全面的独立创作平台。现在的网页版,不光能当你的个人作品展览馆,还内置了“Imagine bar”,可以直接输提示词生成图片。你还可以在网页上调各种设置,用文件夹管自己的作品,甚至还能通过新开的聊天页面(Chat page)跟其他订阅用户一起搞创作、交流心得。
从死守Discord到搭建独立的Web平台,这个转变可不小。它不光降低了新手的入门难度,让不熟悉Discord的朋友也能轻松上手,更重要的是,它给了Midjourney一个自己说了算、功能更强大的专属地盘。在这个环境里,Midjourney可以更自由地加新功能、优化用户体验,甚至可能塞进去更复杂的创作工具,再也不用受Discord平台的限制了。这明摆着,Midjourney正朝着一个更独立、更专业的创作工具大步迈进。
Midjourney提供了一大堆指令和功能,帮你把脑子里的画面精准地“打印”出来:
/imagine
:这可是当家指令!用它,配上你的文字“咒语”,就能变出最初的四张候选图网格。/blend
:这个功能能让你上传2到5张图片,然后Midjourney会把它们巧妙地“混搭”起来,创作出一张既有所有原图特点、又焕然一新的创意图片。/describe
:想知道某张图片能用哪些提示词来形容?传张图,Midjourney会分析它并给出四条描述性的文字提示,这些提示能给你创作新图不少灵感。--ar <宽:高>
:设定图片的宽高比,比如 --ar 16:9
就是电影那种宽屏。--chaos <0-100>
:控制图片结果的多样性和抽象程度,数值越高,图片就越“放飞自我”,可能出现意想不到的效果。--no <物体>
:不希望图片里出现啥?用这个“负面提示词”把它排除掉,比如 --no people
就是不要人。--q <.25,.5, 1, 2, 4>
:控制图片质量和生成时间(提醒一下,V7版本里这个参数的玩法变了,要注意)。--seed <数字>
:用同样的种子值和提示词,就能生成几乎一模一样的图片,这对于复现和微调作品来说超级有用。--stop <10-100>
:想在图片生成到一半就喊停?用这个参数,可以得到更模糊或者没画完的那种艺术效果。--stylize <数字>
或 --s <数字>
:控制Midjourney自带艺术风格的“浓度”,数值越高,风格就越“够味儿”。--tile
:生成可以无缝拼接的纹理图案,做背景和材质特别方便。--weird <0-3000>
或 --w <0-3000>
:想试试更奇葩、不走寻常路的图片风格?这个参数能帮你(V7版本里它和--exp
参数结合着用了)。--v <版本号>
:指定用哪个版本的Midjourney模型,比如 --v 6
。–sref URL
**,** –sw <0-1000>
**)**: 扔给它一张或几张图片的URL当风格“模板”,新生成的图片在整体感觉、颜色、纹理上会尽量模仿参考图,但内容可以完全不一样。–sw
用来调整风格参考的“话语权”有多大。–cref URL
**,** –cw <0-100>
**)**: 想让你设计的角色出现在不同场景里?用一张包含这个角色的图片URL做参考,Midjourney会努力在新图里复现这个角色的特点(比如发型、衣服、脸)。–cw
控制角色参考的权重。不过,在V7版本里,这个功能被更牛的“全能参考”给取代了。Midjourney的模型版本,就好比咱们手机App的更新换代,每一次升级都会在图片质量、对提示词的理解、图片的连贯性还有新功能上带来肉眼可见的进步。你可以在提示词末尾加上 --v <版本号>
参数,或者在设置里直接选,来切换不同的模型。
–oref URL
**,** –ow <权重>
**)**: 能让你把参考图片里的特定角色、物体、车,甚至不是人的生物的特征,“嫁接”到新的创作里。这个功能会消耗双倍的GPU时间,而且目前跟Fast Mode、Draft Mode还有–q 4
参数不太合拍。下面这个表,简单明了地总结了Midjourney主要版本的升级亮点:
表1: Midjourney版本演进亮点
版本 | 大致发布日期 | 主要改进/特性 |
---|---|---|
V1-V3 | 2022年早期-中期 | 打基础,逐步提升图像生成能力和艺术风格 |
V4 | 2022年11月 (Alpha) | 图像细节、光照、风格多样性提升 |
V5系列 | 2023年 (V5) | 真实感、细节、自然语言理解显著提升 |
V6 | 2023年12月20日 | 提升长提示词准确性、连贯性、知识储备,增强图像提示和Remix功能 |
V6.1 | 2024年7月30日 | 默认模型;图像更连贯,细节纹理更精确,生成速度比V6快约25% |
Niji 6 | 2024年6月7日 | 动漫风格;改进日文/简单中文渲染,提升动漫细节(如眼睛) |
V7 (Alpha) | 2025年4月3日 | 需解锁个性化配置;文本/图像提示精确度、纹理、细节(身体、手部)显著提升;引入草稿模式、全能参考、语音输入;部分功能初期依赖V6.1 |
Midjourney的版本升级之路,清楚地展示了它在核心能力(比如图片连贯性、提示词理解度)上持续下功夫的决心,同时也通过推出专门的模型(比如Niji系列)和高级功能(比如V7里的全能参考和个性化设置),不断满足用户越来越多样化和精细化的创作需求。正是这种发展策略,让Midjourney稳稳地坐在AI绘画领域的头把交椅上。
在Midjourney的世界里,提示词(Prompt)就是那座桥,连接着你天马行空的想象和AI强大的创造力。想画出高质量、称心如意的图片?那玩转提示词这门艺术就太重要了。
--no
**): 通过用 --no
参数,你可以明确告诉AI不希望在图片里看到哪些东西,从而更精准地捏出你想要的效果。比如,加上 --no text
可以试试避免图片里出现文字。::
可以给提示词的不同部分分配“发言权”,或者让AI分别理解这些概念。举个栗子,space ship
会被理解成一个整体的“宇宙飞船”,而 space:: ship
则会引导AI分别考虑“太空”和“船”,可能会画出在太空中航行的普通船只。--ar
, --stylize
, --chaos
等)进行细致的调整,是提升作品质量的关键一步。下面这个表,给了一些关键的提示词技巧和例子,希望能给你点启发:
表2: 关键提示词技巧与示例
技巧 | 描述 | 示例提示词片段 |
---|---|---|
指定艺术风格 | 明确希望图像呈现的艺术流派。 | ... in the style of Van Gogh 或 ... Art Deco poster |
描述媒介与材质 | 指出图像应模仿的创作媒介或物体材质。 | ... oil painting on canvas 或 ... made of polished chrome |
控制光照与氛围 | 使用光照和情绪词汇设定场景基调。 | ... cinematic lighting, moody atmosphere |
使用图像URL作为参考 | 提供图片链接以影响风格、构图或内容。 | https://example.com/image.jpg a portrait in this style |
负面提示 (--no) | 排除不希望出现的元素。 | ... a forest scene --no people |
调整宽高比 (--ar) | 定义图像的尺寸比例。 | ... --ar 16:9 |
控制风格化程度 (--s) | 调整Midjourney默认艺术风格的应用强度。 | ... --s 750 (较高风格化) 或 ... --s 50 (较低风格化) |
角色/风格参考 | 使用--cref/--sref (V6) 或 --oref (V7) 配合URL实现角色/风格一致性。 | ... --sref https://ref.jpg --cref https://char.jpg |
Midjourney V7和Niji 6的发布,无疑给用户带来了更强大的创作工具和更精细的控制能力。
–oref
, –ow
) 详解全能参考,可以说是V7版本引入的一项“王炸”功能。它能让你从一张参考图里“提取”出角色、物体、车,甚至非人类生物的视觉特征,然后巧妙地把这些特征用到全新的创作中。
midjourney.com
的Imagine Bar里,点那个图片图标打开图片面板,上传或者选一张你已经传过的图片,然后把它拖到“Omni Reference”那个区域。记住,每次只能用一张图当全能参考。–oref
,后面紧跟着一个有效的参考图片URL链接。同样,也只能用一张参考图。–ow
**)**: 这个参数用来控制参考图对最终结果的影响力有多大,取值范围是1到1000,默认是100。通常建议把权重控制在400以下,这样结果会比较稳,除非你同时用了非常高的风格化值(--stylize
)。权重越高,AI越倾向于照搬参考图的细节;权重越低,则更多地听你文字提示的话,同时从参考图里学点大概的特征。--sref
),同时适当降低全能参考的权重(--ow
)。权重比较低的时候,你需要在文字里更明确地描述希望保留的那些物理特征。--q 4
参数。--p
参数或网页UI里的开关激活个性化),生成的图片就会更贴近你个人的风格和喜好,比如你偏爱的颜色、构图、主题等等。这在某种程度上,让AI的“艺术眼光”能够为你“量身定制”。–draft
**)**: 高质量图片生成往往又费时又费钱,为了解决这个问题,V7引入了草稿模式。在这个模式下,图片的渲染速度能提升大约10倍,而GPU成本却只有标准模式的一半!虽然生成的图片质量会低一些,细节也没那么丰富,但它非常适合用来快速构思、测试不同的创意方向,或者进行头脑风暴。你可以在草稿模式下快速试错,满意后再选择把草稿图“升级”(enhance)或“重新渲染”(re-render)成全质量版本。草稿模式还支持语音输入提示词,进一步提升了创作效率。Niji系列模型是Midjourney专门为动漫和插画风格打造的“特供版”,Niji 6作为该系列的最新成员,带来了不少惊喜。
style raw
参数的妙用:如果你觉得Niji 6默认的动漫风格太浓或者有点“幼齿”,可以在提示词里加上 style raw
,这样能得到一种相对不那么夸张、更接近原始模型输出的风格。--niji 6
参数来调用Niji 6模型。–stylize
值(通常1000左右可能会产生一些独特的效果)和较低的 –chaos
值(0-6之间),有助于获得更可控、更美观的结果。V7和Niji 6中的这些高级特性,比如全能参考、个性化、草稿模式,以及Niji对特定艺术风格的精进,共同体现了Midjourney在提升图片生成质量的同时,也在努力赋予用户更强的控制力、满足个性化需求以及优化创作流程。这些功能让Midjourney不仅仅是一个图片生成器,更像一个能够与创作者深度协作的智能伙伴。
下表是V7版本部分功能兼容性及关键参数的总结(基于截至2025年初的信息,仅供参考,具体以官方为准):
表3: Midjourney V7 特性兼容性与关键参数 (截至2025年初) (改编自相关资料)
特性/参数 | V6.1 支持情况 | V7 支持情况 (Alpha) | 备注 |
---|---|---|---|
最大宽高比 | 任意 | 任意 | |
变体 (Variations) | 强 & 弱 | 强 & 弱 | |
放大器 (Upscalers) | Subtle & Creative | 使用V6.1放大器 | V7自身的放大器仍在开发中 |
平移 (Pan) | 支持 | 使用V6.1平移功能 | |
缩放 (Zoom Out) | 支持 | 使用V6.1缩放功能 | |
Remix模式 | 支持 | 支持 | |
个性化 (Personalization) | 不支持 (V6.1无此概念) | 支持 (通过评分解锁,支持情绪板 Moodboards) | V7核心特性 |
编辑器 (Editor) | 支持 (V6.1 Inpainting) | 完整编辑器 (部分高级编辑可能初期依赖V6.1) | V7的编辑器功能更全面 |
角色参考 (--cref) | 支持 | 由全能参考 (--oref) 取代 | --cref 及 --cw 在V7中不再适用 |
全能参考 (--oref) | 不支持 | 支持 | V7新特性,用于嵌入参考图像中的元素 |
全能参考权重 (--ow) | 不支持 | 支持 (1-1000) | 控制--oref影响程度 |
风格参考 (--sref) | 支持 | 支持 (随机风格代码与V6.1不匹配) | |
风格参考权重 (--sw) | 支持 | 支持 | |
图像提示 | 支持 | 支持 | |
图像权重 (--iw) | 支持 | 支持 | |
多重提示 | 支持 | 支持 | |
--no 参数 | 支持 | 支持 | |
--quality (--q) | 0.25, 0.5, 1, 2 | 1, 2, 4 (工作方式不同) | V7的 --q 参数有调整,详见官方文档 |
--repeat (--r) | 支持 | 支持 | |
--seed | 支持 | 支持 | |
--stop | 支持 | 支持 | |
--chaos | 支持 | 支持 | |
Raw Mode (--style raw) | 支持 | 支持 | |
--stylize (--s) | 支持 | 支持 | |
--tile | 支持 | 支持 | |
--weird (--w) | 支持 | 支持 (V7中与 --exp 参数相关) | |
Niji 版本 (--niji) | --niji 6 | --niji 6 | |
Relax Mode | 支持 | 支持 | |
Fast Mode | 支持 | 支持 (全能参考不兼容) | |
Turbo Mode | 支持 | 支持 (全能参考不兼容) | |
Draft Mode (--draft) | 不支持 | 支持 | V7新特性,快速低成本草稿 |
对于那些想把Midjourney强大的画图能力整合到自己App或自动化流程里的开发者来说,API接口那可是刚需。然而,Midjourney在API这事儿上,可以说有点“不按套路出牌”。
首先必须明确一个扎心的事实:到目前为止(根据能找到的最新资料,大概是2025年初),Midjourney压根儿就没提供任何官方的、公开的API (Application Programming Interface) 给开发者用。 这就意味着,你没法像用其他SaaS服务那样,从官方渠道正儿八经地拿到API密钥,然后开开心心地在程序里调用。
Midjourney的官方服务条款(Terms of Service)在这方面说得明明白白。条款里通常会写着禁止用自动化工具访问、交互或通过他们的服务生成“资产”(也就是图片)。另外,服务条款还禁止转售或重新分发Midjourney服务,或者把服务访问权限再授权给别人。
这些条款说白了,就是任何没经过授权的自动化行为,包括用非官方API或脚本,都可能被认为是违反服务条款,后果可能是你的Midjourney账户被警告、暂停,甚至永久拉黑。
Midjourney目前不提供官方API,而且对自动化操作这么小心翼翼,背后可能有几方面原因。首先,这能帮他们把控用户体验,确保画图过程符合他们的设计理念和社区规矩。其次,大规模的API调用可能会给服务器稳定性带来巨大压力,还会大大增加GPU计算成本,这对一个自给自足的团队来说,是必须严格控制的。再者,不受限制的API访问也可能增加图片被滥用于制造假新闻或侵权内容的风险。然而,这种官方的“缺席”和开发者社区对程序化访问的强烈渴望之间,形成了一种巨大的张力,也直接催生了非官方API解决方案市场的出现。
正因为官方API的“真空”,以及开发者们对于自动化画图、把Midjourney塞进工作流或产品里的强烈需求,市面上冒出来不少第三方开发的非官方API服务。这些服务通常是通过模拟用户在Discord里的操作,或者用其他一些“黑科技”手段,来间接实现对Midjourney功能的调用。
下面是一些在社区里讨论比较多,或者提供了相对完整文档的非官方API服务商:
这些非官方API服务商,主要采用下面这两种套路:
这两种模式,清清楚楚地摆明了用户在用非官方API时,必须在风险和成本之间做个取舍。选BYOA模式,你是想用较低的边际成本换API接入,但同时也把个人账户置于了潜在的风险之下。选PPU模式,你多花点钱,为的是换取对个人Midjourney账户的风险隔离。开发者在做选择的时候,一定要仔细盘算盘算自己的需求、预算,还有对风险的承受能力。
因为没有官方API,所以搞API Key的过程,完全看你选了哪家第三方服务商。下面的步骤,咱们以一家提供了清晰文档和操作界面的主流服务商(比如GoAPI.ai或PiAPI.ai)为例,给大家做个通用说明。
选服务商的时候,可得擦亮眼睛,综合考虑下面这些因素:
–sref
, –cref
, –oref
这些)它支不支持?💡 温馨提示:下面的代码只是个例子,具体API的地址、参数和认证方式,一定要以你选择的服务商提供的官方文档为准!别直接复制粘贴就用哦!
提交Imagine任务 ✅
(代码示例部分保持原样,因为它是技术性的,重点在于提醒用户替换URL和API Key)
curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/submit/imagine' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"botType": "MID_JOURNEY",
"prompt": "Cat",
"base64Array": [],
"accountFilter": {
"channelId": "",
"instanceId": "",
"modes": [],
"remark": "",
"remix": true,
"remixAutoConsidered": true
},
"notifyHook": "",
"state": ""
}'
响应示例:
{
"code": 1,
"description": "提交成功",
"properties": {},
"result": 1320098173412546
}
(后续的Blend, Describe, Modal, swap_face, Action, upload-discord-images, list-by-condition, fetch, image-seed任务的代码示例也保持原样,并在每个示例前或总括性地提醒用户这是示例,具体要看服务商文档。)
提交Blend任务 ✅
curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/submit/blend' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"botType": "MID_JOURNEY",
"base64Array": [
"data:image/png;base64,xxx1",
"data:image/png;base64,xxx2"
],
"dimensions": "SQUARE",
"accountFilter": {
"channelId": "",
"instanceId": "",
"modes": [],
"remark": "",
"remix": true,
"remixAutoConsidered": true
},
"notifyHook": "",
"state": ""
}'
响应示例:
{
"code": 1,
"description": "提交成功",
"properties": {},
"result": 1320098173412546
}
提交Describe任务 ✅
curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/submit/describe' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"botType": "MID_JOURNEY",
"base64": "data:image/png;base64,xxx",
"accountFilter": {
"channelId": "",
"instanceId": "",
"modes": [],
"remark": "",
"remix": true,
"remixAutoConsidered": true
},
"notifyHook": "",
"state": ""
}'
响应示例:
{
"code": 1,
"description": "提交成功",
"properties": {},
"result": 1320098173412546
}
提交Modal ✅
curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/submit/modal' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"maskBase64": "",
"prompt": "",
"taskId": "14001934816969359"
}'
响应示例:
{
"code": 1,
"description": "提交成功",
"properties": {},
"result": 1320098173412546
}
提交swap_face任务 ✅
curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/insight-face/swap' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"sourceBase64": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wCEAAkGBwgHBgkIBwgKCgkLDRYPDQwMDRsUFRAWIB0iIiAdHx8kKDQsJCYxJx8fLT0tMTU3Ojo6Iys/RDnYdriP1wsS81kwU8OVs/R3xu8s6bX7+zYnOH8coSqpmRSBjqerjcBlr2OB/lbAf/2Q==",
"targetBase64": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wCEAAkGBwgHBgkIBwgKCgkLDRYPDQwMDRsUFRAWIB0iIiAdHx8kKDQsJCYxJx8fLT0tMTU3Ojo6Iys/RD849k="
}'
响应示例:
{
"code": 0,
"description": "string",
"result": "string"
}
执行Action动作 ✅
curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/submit/action' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"chooseSameChannel": true,
"customId": "MJ::JOB::upsample::1::82c51c9d-bc33-4c07-a471-36c3dcb1a6f0",
"taskId": "1728781324658687",
"accountFilter": {
"channelId": "",
"instanceId": "",
"modes": [],
"remark": "",
"remix": true,
"remixAutoConsidered": true
},
"notifyHook": "",
"state": ""
}'
响应示例:
{
"code": 1,
"description": "提交成功",
"properties": {},
"result": 1320098173412546
}
上传文件到discord ✅
curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/submit/upload-discord-images' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"base64Array": [],
"filter": {
"channelId": "",
"instanceId": "",
"remark": ""
}
}'
响应示例:
{
"code": 0,
"description": "string",
"result": [
"string"
]
}
根据ID列表查询任务 ✅
curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/task/list-by-condition' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"ids": []
}'
响应示例:
[
{
"action": "IMAGINE",
"buttons": [
{
"customId": "string",
"emoji": "string",
"label": "string",
"style": 0,
"type": 0
}
],
"description": "string",
"failReason": "string",
"finishTime": 0,
"id": "string",
"imageUrl": "string",
"progress": "string",
"prompt": "string",
"promptEn": "string",
"properties": {},
"startTime": 0,
"state": "string",
"status": "NOT_START",
"submitTime": 0
}
]
指定ID获取任务 ✅
curl --location --request GET 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/task/{id}/fetch' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Content-Type: application/json'
响应示例:
{
"action": "IMAGINE",
"buttons": [
{
"customId": "string",
"emoji": "string",
"label": "string",
"style": 0,
"type": 0
}
],
"description": "string",
"failReason": "string",
"finishTime": 0,
"id": "string",
"imageUrl": "string",
"progress": "string",
"prompt": "string",
"promptEn": "string",
"properties": {},
"startTime": 0,
"state": "string",
"status": "NOT_START",
"submitTime": 0
}
获取任务图片的seed ✅
curl --location --request GET 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/task/{id}/image-seed' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Content-Type: application/json'
响应示例:
{
"code": 0,
"description": "string",
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Midjourney那出神入化的画图能力和独一份儿的艺术风格,已经在好多领域里露了一手,而且还在不断刷新咱们对视觉内容的认知。
Midjourney的出现,最明显的一个影响就是大大降低了高质量视觉内容创作的门槛。它让那些可能没啥专业美术功底,或者缺钱买昂贵设计资源的个人、小团队甚至企业,也能搞出专业水准的图片。这种“视觉创作的平民化”,可以说是Midjourney带来的最深远的影响之一。营销人员可以嗖嗖地产出一堆广告素材,独立游戏开发者就算没美术团队也能搭出完整的游戏世界观,这在以前简直不敢想。
尽管Midjourney功能强大,但它也不是十全十美的。了解它的优点和缺点,能帮我们更好地驾驭这个工具。
优势 (Strengths):
局限与挑战 (Limitations and Challenges):
一个值得注意的现象是,尽管Midjourney的输出质量很大程度上还是看你“喂”给它啥(也就是说,提示词的质量会影响结果),但它内置的那个“艺术滤镜”往往能把即使是相对简单的提示词也提升到挺好看的水平。这是Midjourney的一大核心竞争力,因为它让新手也能轻松搞出漂亮的图片。然而,这也可能掩盖了在需要精确控制特定细节时,对高级提示词技巧的依赖。用户或许能轻易得到一张“好看”的图,但要得到一张完全符合特定意图的“好看”的图,则需要更深入的理解和实践。
Midjourney可没满足于只做个静态图片生成器,它对未来的规划,那可是奔着多模态、更深度的创作工具去的,野心不小。
Midjourney在视频、3D甚至硬件领域的布局,清楚地表明了它长远的目标是构建一个全面的、多模态的生成式AI生态系统。它不再满足于仅仅当一款顶级的2D图片生成器,而是希望成为一个能让用户无缝创作和集成各种AI生成内容的综合性平台。这种战略雄心,预示着Midjourney将在未来的AIGC浪潮中扮演更核心的角色。
Midjourney凭借它那出色的图片生成质量、独特的艺术风格和不断进化的功能,已经深刻地改变了咱们对AI辅助创作的认知和玩法。它不光给专业艺术家和设计师提供了前所未有的创作利器,也为广大爱好者打开了通往视觉表达的奇妙大门,真正意义上推动了创意生产力的“平民化”进程。
要想充分发挥Midjourney的潜力,玩转提示词工程的精髓,理解不同模型版本(特别是V7和Niji系列)的特性与参数怎么用,那可是相当重要。通过精确的语言描述、巧妙的参数组合以及对参考图片的有效利用,你可以把脑海里的想象以前所未有的逼真度和艺术性呈现在眼前。
对于开发者朋友们来说,虽然Midjourney目前还没提供官方API,但第三方非官方API解决方案的出现,在一定程度上满足了程序化接入的需求。然而,在选择和使用这些非官方API时,必须清醒地认识到其中存在的服务条款冲突、账户安全、服务稳定性以及数据隐私等潜在风险,并且得小心谨慎,做好必要的防范。BYOA和PPU模式各有各的好处和坏处,你得根据自己的情况好好掂量。
展望未来,Midjourney在视频生成、3D内容创作乃至硬件领域的探索,预示着一个更加广阔和激动人心的前景。随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展,Midjourney有望从一个图片生成工具进化为一个多模态的综合性AI创作平台。
Midjourney和它的小伙伴们的崛起,不仅仅是一场技术的革新,更在催化着创意角色的转变。传统的创作流程正在被重塑,艺术家和设计师的角色正逐渐向“AI协作者”、“创意指导员”或“AI提示词工程师”转变。他们不再仅仅是内容的直接生产者,更是与AI共同创作、引导AI实现其艺术构想的伙伴。这种人机协作的新玩法,要求创作者具备新的技能和思维方式,同时也带来了对原创性、作者身份和艺术价值的深刻反思。
咱们正处在AI艺术新纪元的开端。鼓励每一位对Midjourney感兴趣的朋友,积极探索它的无限可能,负责任地使用这一强大工具,共同参与塑造AI辅助创作的美好未来。通过不断的学习、实践和创新,我们一定能驾驭Midjourney的力量,将人类的想象力推向新的高峰!
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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